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基于改进适应度函数的遗传单神经元控制
1
作者
祝海江
赵众
侯媛彬
《半导体技术》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期64-66,31,共4页
介绍了一种基于改进适应度函数的遗传单神经元控制方法。通过利用遗传算法的全局寻优特性和神经网络对非线性函数较强的逼近能力,将改进的遗传算法和单神经元相结合,设计了一种遗传算法单神经元解耦控制器,实现了对炉群多变量燃烧系统...
介绍了一种基于改进适应度函数的遗传单神经元控制方法。通过利用遗传算法的全局寻优特性和神经网络对非线性函数较强的逼近能力,将改进的遗传算法和单神经元相结合,设计了一种遗传算法单神经元解耦控制器,实现了对炉群多变量燃烧系统的解耦控制。实验结果验证了这种方法是可行的。
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关键词
遗传单神经元控制
改进
适应度
函数
单神经元
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职称材料
基于改进遗传算法的柔性制造车间等量分批调度问题
被引量：
1
2
作者
吴亮
周学良
+1 位作者
冷杰武
吴瑶
《湖北汽车工业学院学报》
2022年第4期61-67,共7页
针对柔性制造车间等量分批调度问题,提出了改进遗传算法的求解方法。利用改进的适应度函数,增加了个体的区分度。针对染色体的交叉和变异方式继承亲代特征不足的问题,在交叉过程中使用保留亲代交叉机床基因策略。在变异过程中采用混合...
针对柔性制造车间等量分批调度问题,提出了改进遗传算法的求解方法。利用改进的适应度函数,增加了个体的区分度。针对染色体的交叉和变异方式继承亲代特征不足的问题,在交叉过程中使用保留亲代交叉机床基因策略。在变异过程中采用混合变异的方式选择加工机床,在维持种群多样性下防止个体因变异而破坏。通过自适应交叉变异概率提高算法的寻优和收敛速度,采用标准遗传算法与改进算法进行算例测试对比,结果表明改进算法缩短了加工周期。
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关键词
等量分批
改进
遗传算法
改进
适应度
函数
混合变异
自
适应
交叉变异概率
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职称材料
一种基于PCA-IPSO的BiLSTM神经网络预测PM
被引量：
2
3
作者
武艳
杜景林
+1 位作者
全力
滕达
《现代电子技术》
2022年第1期119-124,共6页
目前空气污染严重,为了实时监测空气质量,保证人们的生活健康,提出了一种新的神经网络预测模型来提高PM;的预测精度。通过PCA降维缩减数据的维度简化数据,将PSO的惯性权重从线性减小改进成非线性变化,再将加速因子从固定值进行线性变化...
目前空气污染严重,为了实时监测空气质量,保证人们的生活健康,提出了一种新的神经网络预测模型来提高PM;的预测精度。通过PCA降维缩减数据的维度简化数据,将PSO的惯性权重从线性减小改进成非线性变化,再将加速因子从固定值进行线性变化,动态地调整了粒子的局部寻优和全局寻优,并且在原有的基础上加入了遗传算法的变异操作,进行自适应变异,避免其陷入局部最优,并对粒子的适应度函数做改进。采用改进的PSO算法优化BiLSTM结构的迭代次数、学习率、两个隐含层的节点数,构成PCA-IPSO-BiLSTM神经网络预测模型。最后将该预测模型与PCA-PSO-BiLSTM、PSOBiLSTM预测模型进行对比,结果表明该预测模型的优化性能最好,预测精度更高,在预测PM;浓度值上有巨大的使用价值。
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关键词
PM
预测
BiLSTM神经网络
改进
PSO
PCA
自
适应
变异
预测模型
适应度函数改进
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职称材料
题名
基于改进适应度函数的遗传单神经元控制
1
作者
祝海江
赵众
侯媛彬
机构
北京化工大学信息学院
西安科技大学电控学院
出处
《半导体技术》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期64-66,31,共4页
基金
北京化工大学青年基金资助项目
文摘
介绍了一种基于改进适应度函数的遗传单神经元控制方法。通过利用遗传算法的全局寻优特性和神经网络对非线性函数较强的逼近能力,将改进的遗传算法和单神经元相结合,设计了一种遗传算法单神经元解耦控制器,实现了对炉群多变量燃烧系统的解耦控制。实验结果验证了这种方法是可行的。
关键词
遗传单神经元控制
改进
适应度
函数
单神经元
Keywords
genetic single neural node control
improving fitness function
single neural node
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于改进遗传算法的柔性制造车间等量分批调度问题
被引量：
1
2
作者
吴亮
周学良
冷杰武
吴瑶
机构
湖北汽车工业学院机械工程学院
广东工业大学机电工程学院
出处
《湖北汽车工业学院学报》
2022年第4期61-67,共7页
基金
国家自然科学基金(52075107)
湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T2020018)
+1 种基金
中国博士后科学基金(2018M6409120)
湖北省教育厅社科青年项目(19Q130)。
文摘
针对柔性制造车间等量分批调度问题,提出了改进遗传算法的求解方法。利用改进的适应度函数,增加了个体的区分度。针对染色体的交叉和变异方式继承亲代特征不足的问题,在交叉过程中使用保留亲代交叉机床基因策略。在变异过程中采用混合变异的方式选择加工机床,在维持种群多样性下防止个体因变异而破坏。通过自适应交叉变异概率提高算法的寻优和收敛速度,采用标准遗传算法与改进算法进行算例测试对比,结果表明改进算法缩短了加工周期。
关键词
等量分批
改进
遗传算法
改进
适应度
函数
混合变异
自
适应
交叉变异概率
Keywords
equivalent batch
improved genetic algorithm
improved fitness function
mixed mutation
adaptive crossover mutation probability
分类号
TH162 [机械工程—机械制造及自动化]
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
一种基于PCA-IPSO的BiLSTM神经网络预测PM
被引量：
2
3
作者
武艳
杜景林
全力
滕达
机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
出处
《现代电子技术》
2022年第1期119-124,共6页
基金
国家自然科学基金项目(41575155)。
文摘
目前空气污染严重,为了实时监测空气质量,保证人们的生活健康,提出了一种新的神经网络预测模型来提高PM;的预测精度。通过PCA降维缩减数据的维度简化数据,将PSO的惯性权重从线性减小改进成非线性变化,再将加速因子从固定值进行线性变化,动态地调整了粒子的局部寻优和全局寻优,并且在原有的基础上加入了遗传算法的变异操作,进行自适应变异,避免其陷入局部最优,并对粒子的适应度函数做改进。采用改进的PSO算法优化BiLSTM结构的迭代次数、学习率、两个隐含层的节点数,构成PCA-IPSO-BiLSTM神经网络预测模型。最后将该预测模型与PCA-PSO-BiLSTM、PSOBiLSTM预测模型进行对比,结果表明该预测模型的优化性能最好,预测精度更高,在预测PM;浓度值上有巨大的使用价值。
关键词
PM
预测
BiLSTM神经网络
改进
PSO
PCA
自
适应
变异
预测模型
适应度函数改进
Keywords
PM2.5 prediction
BiLSTM neural network
IPSO
PCA
adaptive mutation
prediction model
fitness function improvement
分类号
TN711-34 [电子电信—电路与系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进适应度函数的遗传单神经元控制
祝海江
赵众
侯媛彬
《半导体技术》
CAS
CSCD
北大核心
2005
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进遗传算法的柔性制造车间等量分批调度问题
吴亮
周学良
冷杰武
吴瑶
《湖北汽车工业学院学报》
2022
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种基于PCA-IPSO的BiLSTM神经网络预测PM
武艳
杜景林
全力
滕达
《现代电子技术》
2022
2
在线阅读
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职称材料
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